Корпоративная AI-база знаний с RAG
Золотой сертифицированный партнёр 1С-БитриксНам доверяют:
Корпоративная база знаний в одном ИИ-интерфейсе
Погружаемся в бизнес
Разбираемся в структуре знаний, документах, ролях сотрудников и реальных сценариях использования
Закладываем масштабирование
Архитектура позволяет добавлять новые документы, системы, подразделения и AI-сценарии без полной переделки решения
Прозрачный процесс
Фиксируем этапы, сроки, результат и зоны ответственности. Показываем промежуточные версии системы
Подбираем архитектуру
Не привязываем проект к одному инструменту. Выбираем LLM, векторное хранилище и интеграции под задачу и инфраструктуру
Защищаем корпоративные данные
Проектируем права доступа и выбираем подходящий вариант хранения и обработки информации
Поддерживаем после запуска
Помогаем контролировать качество ответов, обновлять источники и развивать систему после внедрения
Оставьте заявку на проект, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы.
Разработка и внедрение RAG в бизнес
Корпоративная AI-база знаний с RAG превращает документы, регламенты и внутренние данные компании в единый интеллектуальный источник знаний.
Что такое корпоративная база знаний с RAG
RAG объединяет поиск по корпоративным данным и языковую модель. Сотрудник задаёт вопрос обычным языком, система находит релевантную информацию и формирует ответ на её основе.
Вместо поиска по папкам, документам и разным сервисам сотрудник получает один интерфейс для работы с корпоративными знаниями.
Обычный поиск и RAG: в чём разница
Обычный поиск |
RAG-база знаний |
| Ищет совпадения по словам | Учитывает смысл и контекст вопроса |
| Показывает список документов | Формирует готовый ответ |
| Сотрудник сам изучает найденные материалы | AI извлекает нужную информацию из источников |
| Источники часто находятся в разных системах | Можно объединить несколько корпоративных источников |
Что даёт RAG бизнесу
Возможность |
Результат |
| Поиск знаний | Нужную информацию можно получить через вопрос на естественном языке |
| Ответы по данным компании | AI использует корпоративные документы и подключённые источники |
| Единый контур | Регламенты, инструкции и данные объединяются в одной системе |
| Проверяемость | К ответу можно прикреплять источник или фрагмент документа |
| Права доступа | Пользователь получает только доступную ему информацию |
| Масштабирование | Можно постепенно подключать новые отделы, документы и системы |
Какие данные можно подключить
- регламенты и инструкции;
- PDF, Word, Excel и другие документы;
- корпоративные базы знаний;
- CRM и ERP;
- 1С и внутренние сервисы;
- сайты и корпоративные порталы;
- техническую документацию;
- FAQ и обучающие материалы.
Кому подходит
Команда |
Как используется |
| Поддержка | Быстро находит инструкции и ответы для клиентов |
| Продажи | Получает информацию о продуктах, условиях и кейсах |
| HR | Помогает сотрудникам работать с внутренними правилами и материалами |
| Обучение | Даёт ответы по корпоративным курсам, инструкциям и базе знаний |
| Проектные команды | Работают с ТЗ, договорами, документацией и историей проектов |
| Руководители | Получают быстрый доступ к внутренней информации и документам |
Как работает RAG
| 1. Пользователь задаёт вопрос | Например: «Какие условия согласования предусмотрены для этого типа договора?» |
| 2. Система ищет информацию | Находит подходящие фрагменты в разрешённых источниках |
| 3. Передаёт контекст AI | Языковая модель получает только релевантную информацию |
| 4. Формирует ответ | Пользователь получает понятный ответ и при необходимости ссылку на источник |
Контроль качества ответов
До запуска формируем набор реальных вопросов пользователей и проверяем, насколько точно система находит информацию и формирует ответы.
Если нужных данных в базе нет или качество найденной информации недостаточно, можно настроить сценарий, при котором система не придумывает ответ, а сообщает пользователю об отсутствии подтверждённых данных.
Безопасность и права доступа
Учитываем структуру ролей и корпоративные правила доступа. Система может фильтровать информацию в зависимости от подразделения, должности или уровня доступа пользователя.
Для проектов с повышенными требованиями к конфиденциальности можно проектировать решение в закрытом контуре компании.
Этапы внедрения
Этап |
Что делаем |
| 1. Анализ задачи и данных | Определяем сценарии, источники информации, пользователей и права доступа |
| 2. Подготовка базы знаний | Проверяем документы, структуру, версии и качество данных |
| 3. Проектирование RAG | Подбираем модель, архитектуру поиска и хранилище данных |
| 4. Подключение источников | Интегрируем документы и необходимые корпоративные системы |
| 5. Тестирование | Проверяем качество поиска и ответов на реальных вопросах |
| 6. Запуск и развитие | Запускаем систему и постепенно расширяем базу знаний и сценарии |
Хотите понять, как RAG может работать с данными вашей компании? Разберём источники информации и предложим сценарий пилотного запуска.
Оставьте заявку на проект, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы.
Оставьте заявку на проект, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы.
Мы — digital-агентство JoyWin, и в каждый проект мы вкладываем глубокое погружение в бизнес клиента. Изучаем продукт, аудиторию, конкурентов и находим именно ту точку роста, которая превращает сайт или сервис в реальный источник прибыли.
За годы работы мы прошли путь от простых сайтов до сложных сервисов — CRM, AI-инструментов, высоконагруженных платформ — и говорим с клиентом на языке бизнес-результата: сколько заявок приносит сайт, насколько быстрее закрывается сделка, куда уходит время команды и как не допустить, чтобы бюджет на разработку превратился в бюджет на бесконечные доработки.
Каждое техническое решение здесь служит одной цели — росту вашего бизнеса.
За годы работы мы прошли путь от простых сайтов до сложных сервисов — CRM, AI-инструментов, высоконагруженных платформ — и говорим с клиентом на языке бизнес-результата: сколько заявок приносит сайт, насколько быстрее закрывается сделка, куда уходит время команды и как не допустить, чтобы бюджет на разработку превратился в бюджет на бесконечные доработки.
Каждое техническое решение здесь служит одной цели — росту вашего бизнеса.
2011
год создания компании
32
квалифицированных специалистов в команде
700+
проектов реализовано
Сколько это стоит?
Самый популярный вопрос
Сколько стоит RAG-система — вопрос, на который нет одной фиксированной цены: всё зависит от объёма и качества данных, количества источников, интеграций, требований к безопасности и сценариев использования. Но по стоимости сориентируем.
Оставьте заявку на проект, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы.
наши клиенты говорят много приятных слов
Гарантии
-
Фиксируем в договоре состав работ, сроки, этапы и зоны ответственности.
-
Конфиденциальность корпоративных данных и материалов компании (NDA).
-
Все разработанные настройки, сценарии, документацию и результаты работ передаём заказчику.
-
Настраиваем разграничение прав доступа к базе знаний по ролям и подразделениям.
-
Работаем только с согласованными источниками и актуальными корпоративными данными.
-
Тестируем качество поиска и ответов перед запуском и контролируем работу системы после внедрения.
Оставьте заявку и получите гарантированный результат
БЛАГОДАРСТВЕННЫЕ ПИСЬМА
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
AI
AI-агенты и роботы
Python
Node.js
Nest.js
PostgreSQL
REST API
Webhooks
OAuth
BI
Вопросы и ответы
Когда сотрудники смогут протестировать первую рабочую версию?
Обычно начинаем с ограниченного пилота: одного подразделения, сценария или набора источников. Срок зависит от состояния данных, количества интеграций и требований к доступу.
Как понять после запуска, что система действительно полезна бизнесу?
Смотрим, какие вопросы задают чаще всего, сколько ответов находится успешно, где сотрудники продолжают обращаться к коллегам вручную и какие пробелы остаются в базе знаний. Это помогает развивать систему по реальным рабочим сценариям.
Можно ли собирать обратную связь сотрудников и улучшать ответы?
Да. Можно фиксировать оценки, проблемные запросы и вопросы без хорошего ответа, а затем использовать их для улучшения поиска, базы знаний и правил формирования ответов.
Что влияет на стоимость RAG-системы сильнее всего?
Количество источников, качество данных, интеграции, сложность прав доступа, требования к безопасности, объём тестирования и сценарии использования. Именно эти параметры сильнее всего определяют объём проекта.
Как защищаются внутренние документы и служебная информация?
Проектируем доступ по ролям, ограничиваем источники для разных групп пользователей и учитываем требования к хранению данных. Для чувствительной информации можно использовать закрытый контур.
Можно ли сменить языковую модель позже, не переделывая всю систему?
Да, если архитектура изначально спроектирована модульно. Тогда можно менять LLM, поиск, отдельные интеграции или хранилище без полной переработки продукта.
Кто должен следить за актуальностью базы после запуска?
Со стороны компании желательно назначить владельца знаний или ответственного за источники. Мы со своей стороны можем настроить обновление, мониторинг и регламент сопровождения. Без контроля актуальности качество RAG со временем снижается.
Что будет, если два внутренних документа противоречат друг другу?
Такие случаи выявляем при подготовке базы знаний. Можно учитывать версии, даты, тип документа и приоритет источников, чтобы система не опиралась на устаревшие или менее авторитетные материалы.
Можно ли видеть, на основании какого документа дан ответ?
Да. Для корпоративных решений обычно настраиваем ссылки на источники или конкретные фрагменты документов, чтобы пользователь мог проверить информацию.